Марк Малсид - Google. Прорыв в духе времени

Ларри и Сергей всегда были вместе. В городке их так и называли – ЛарриСергей – одним словом. «Они классные ребята, отличные товарищи, – делится впечатлениями Манзнер. – Мы все засиживались за компьютерами чуть ли не до утра. Помню, суббота, три часа ночи, а в аудитории – полно народу! Я тогда еще подумала: «Какие же мы все-таки фанаты!» Все мы были увлечены своим делом, и все были счастливы».

Брин и Пейдж без конца подтрунивали друг над другом. По словам Манзнер, они были в хорошем смысле «ботаниками», но не зазнайками. Они просто обожали спорить и препираться друг с другом и с другими студентами. Ребята все время болтали о компьютерах, философии – обо всем, что приходило в голову. Однажды у них завязалась оживленная дискуссия по поводу того, можно ли из лимской фасоли соорудить монитор размером с дом. Манзнер, услышав это, крутнулась на своем стуле и воскликнула: «Да вы свихнулись!» А как-то в углу комнаты, под столом Ларри, они собрали полку для компьютера из деталей конструктора «Лего». Все обитатели комнаты уже знали: приступая к работе, следует отключить «внешние помехи», то есть Ларри и Сергея. «Я научилась программировать в наушниках», – замечает Манзнер.

Любимейшим предметом для обсуждения у Пейджа была разработка новых, более совершенных транспортных систем. Ларри, чье детство прошло в пригороде Детройта, изобретал такие способы перемещения людей и грузов из одной точки в другую, которые позволили бы уменьшить число дорожно-транспортных происшествий, снизить расходы, уровень загрязнения атмосферы и интенсивность движения. «Он много говорил об автотранспортных системах, управляемых компьютером. Допустим, по улицам города курсирует определенное количество машин, и, если вам нужно куда-то добраться, вы просто садитесь в одну из них и называете адрес. Они функционируют, по сути, как такси, но ездить на них дешевле, и такие машины могут плотно прижиматься друг к другу на автостраде, – вспоминает Андерсон. – Его очень занимал вопрос перемещения людей или грузов по городу. Ларри нравилось искать пути решения общественных проблем».

Тридцатилетний профессор Раджив Мотвани, научный консультант Сергея, с интересом наблюдал за процессом формирования «интеллектуального родства» между Брином и Пейджем, все больше проникаясь к ним симпатией. «Оба они чрезвычайно талантливы, – говорит Мотвани, – но талантливы каждый по-своему». Сергей – практик и инженер, решающий конкретные задачи. По его логике, если что-то работает – ну и прекрасно. У него математический склад ума, он любит общаться с людьми. «Раньше он был немного нахальным, но вместе с тем очень умным и эрудированным молодым человеком, просто светился интеллектом». В кабинет Мотвани Брин заходил как в свой собственный, без стука. Пейдж же по натуре мыслитель, ему хочется докопаться до сути, понять, «почему это работает». Не менее амбициозный парень, но гораздо скромнее Сергея. Прежде чем войти в кабинет Мотвани, он обязательно стучал. «Всякий раз, когда группа из двадцати студентов собиралась для обсуждения какого-то вопроса, верховодил Сергей. Ларри же сидел тихо, и только после того как все расходились, он спрашивал: «А что ты думаешь о том, чтобы…».

Манера поведения Сергея была нетипична для докторанта Стэнфорда. «Он очень прямой, очень напористый. Такую напористость встречаешь нечасто, – отмечает Деннис Эллисон, профессор Стэнфордского университета. Сергей полностью погружается в беседу. Он всем своим видом показывает, что понимает вас, и говорит то, что думает. С ним приятно общаться».

Брин и Мотвани работали над проблемой извлечения информации из больших массивов данных. Они создали исследовательскую группу, которую назвали MIDAS (Mining Data at Stanford – «Стэнфордская программа по анализу и поиску информации») [3]. Брин приглашал ученых, специализировавшихся на этой тематике, на собрания членов группы, проводившиеся раз в неделю, и выбирал темы для обсуждения. Они с Мотвани написали целый ряд научных статей по этой проблеме.

К методикам статистического анализа данных тогда прибегали главным образом для того, чтобы определить, какие сочетания продуктов покупатели приобретают в супермаркетах чаще всего и, соответственно, какие коррективы следует внести в схему размещения продуктов. Брин и Мотвани решили поэкспериментировать – применить эти методики к только-только появившемуся, неорганизованному Интернету. В середине 1990-х годов Всемирная паутина смахивала на Дикий Запад – такая же неконтролируемая, не стесненная нормами приличий и неуправляемая. Миллионы пользователей, конечно, были довольны: появилась электронная почта, существенно упростившая общение, а вот ученые, надеявшиеся черпать из Интернета информацию, быстро в нем разочаровались. Первые поисковые системы, призванные помогать осуществлять в Сети поиск, – Web-Crawler, Lycos, Magellan, Infoseek, Excite, HotBot – не оправдали надежд. «Поисковые системы того времени не впечатляли, – вспоминает Мотвани. – Вы получали абсолютно бесполезный список сайтов». В 1995 году Мотвани протестировал поисковую систему Inktomi, разработанную в университете Калифорнии (г. Беркли), в котором он сам защищал докторскую. Он ввел слово «Inktomi» и нажал кнопку «Поиск». «Чуда не произошло. Ее адреса в результатах не было – она не могла найти саму себя».

Тем временем Джерри Янг и Дэвид Фило, докторанты Стэнфорда, готовившиеся к защите диссертации, взяли на вооружение несколько иной подход к поиску: они привлекли редакторов, которые составили каталог веб-сайтов в алфавитном порядке. Своей компании Янг и Фило дали название Yahoo!. Их подход действительно упростил процесс поиска нужной информации, однако и он был несовершенен, а количество сайтов росло не по дням, а по часам. Брин и Мотвани перепробовали множество других каталогов и поисковых систем, но всякий раз получали сотни или даже тысячи результатов в совершенно произвольной последовательности. Чтобы найти нужную информацию, им приходилось вручную отсеивать лишние ссылки, что отнимало уйму времени. Брин и Мотвани утвердились во мнении, что должен быть более совершенный способ поиска информации в Интернете.

Пейдж, работавший над проектом «Цифровые библиотеки», как-то случайно наткнулся в Сети на AltaVista, новую поисковую систему. Она выдавала результаты быстрее других поисковиков, и, кроме того, в ней была функция-новинка: помимо списка адресов веб-сайтов, на страницах с результатами поиска появлялись выделенные цветом слова – так называемые «ссылки». Это значительно ускоряло работу в Сети: пользователь, кликнув по выделенному в тексте слову или фразе, моментально попадал на другую веб-страницу, содержавшую больше информации на интересующую его тему. Пейдж задумался: а что же можно почерпнуть из анализа ссылок?